- 人々がAIに関する予測を行った際、私はそれほど感銘を受けなかった。
- 機械学習は明示的な知識を捉えることができるが、暗黙の知識を吸収できるのか。
- 最近のトレンドがAIの拡張法則にスチームを失わせる可能性がある。
- AIの知能が人間の専門家レベル以下で飽和している兆候が増えている。
- 大規模な言語モデルのスケーリングが収益の減少に影響を与えるかもしれないが、他の改善の余地がある。
- ロボットが手術のエキスパートになる方法は驚くべきものであり、楽観主義を正当化する根拠を提供している。
AIの進化には期待と懸念があり、業界では現在、拡張法則の限界についての議論が盛んに行われています。AIの知能が人間の専門家レベルに飽和しつつある兆候が見られる中、大規模な言語モデルのスケーリングが収益の減少につながる可能性も指摘されています。一方で、例えスケーリングが限界に達しても、モデルの他の改善余地は存在することが強調されています。最新技術を活用したロボット手術など、前向きな応用例も存在し、AIの将来性についての楽観論も根強く残っています。
元記事: https://substack.com/home/post/p-151676531%3Futm_campaign%3Dpost%26utm_medium%3Dweb